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  <title>《MySQL45讲》读书笔记(四)：索引 | Createsequence's Blog</title>
  








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          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">《MySQL45讲》读书笔记(四)：索引</h1>
        

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    <div class="post-body" itemprop="articleBody">

      
      

      
        <blockquote>
<p>此文为极客时间：MySQL实战45讲的 4、5、9、10、11、15、18节索引相关部分的总结</p>
</blockquote>
<h2 id="一-innodb索引模型">一、Innodb索引模型</h2>
<h3 id="1主键非主键索引的区别">1.主键/非主键索引的区别</h3>
<p>每个索引在Innodb中都是一颗B+树，其中根据索引叶子节点的不同，分为主键索引和非主键索引。</p>
<figure>
<img src="http://img.xiajibagao.top/image-20200930164149290.png" alt="image-20200930164149290"><figcaption aria-hidden="true">image-20200930164149290</figcaption>
</figure>
<p>我们可以看到：</p>
<ul>
<li>主键索引将索引和整行的数据都放在了一起，所以又叫<strong>聚簇索引</strong></li>
<li>非主键索引的叶子节点内容是主键的值。所以又叫<strong>二级索引</strong></li>
</ul>
<p>其中，如果非主键索引查询字段没有做到覆盖索引，就需要先从非主键索引树中找到对应的主键，然后再回到主键索引树找到对应的行数据，这个过程叫做<strong>回表</strong>。</p>
<p>而相应的，直接把全部的主键索引过一遍，然后每拿到一个主键索引，就把相应的数据拿出来，这个过程叫做<strong>全表扫描</strong>。</p>
<h3 id="2索引维护">2.索引维护</h3>
<p>B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。</p>
<p>以上面这个图为例，如果插入新的行 ID 值为 700，则只需要在 R5 的记录后面插入一个新记录。如果新插入的 ID 值为 400，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。</p>
<p>更糟的情况是，如果 R5 所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为<strong>页分裂</strong>。在这种情况下，性能自然会受影响。（同理，相邻的两个页如果删除了数据，也会执行一个合并的过程）</p>
<h3 id="3根据主键和非主键索引排序">3.根据主键和非主键索引排序</h3>
<p>假设t有字段a，b，c，d，设定（a，b）为主键索引，c，（c，b）为非主键索引，当查询的时候情况如下：</p>
<ul>
<li>使用（a，b），则默认排序为先按a排序，再按b排序</li>
<li>使用c，则实际为（c，a，b），先按c排序，再按a排序，接着按b排序</li>
<li>使用（c，b），这实际为（c，b，a），先按c排序，再按b排序，接着按a排序</li>
</ul>
<p>我们可以认为，<strong>排序的时候innodb会默认去重并且在排序条件上加上主键</strong></p>
<h2 id="二-为什么要使用自增主键">二 .为什么要使用自增主键</h2>
<h3 id="1索引有序">1.索引有序</h3>
<p>当我们使用自增主键的时候，插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。这样的主键是默认有序的，不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂</p>
<h3 id="2节约空间">2.节约空间</h3>
<p>由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节。</p>
<p><strong>显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。一页加载出来的数据就越多</strong></p>
<h3 id="3非自增主键的情况">3.非自增主键的情况</h3>
<p>一些项目会使用雪花算法获取 id，主键是递增的，就并不会影响索引的有序性。</p>
<h2 id="三-覆盖索引与最左前缀">三、覆盖索引与最左前缀</h2>
<h3 id="1索引覆盖">1.索引覆盖</h3>
<p>假如我们建立了一个覆盖字段id和B的联合索引，如果执行的语句是 select id，B from T where id between 3 and 5，由于要查询的字段id和B都已经在B索引树上了，因此可以直接提供查询结果，不需要回表。也就是说，在这个查询里面，索引已经“覆盖了”我们的查询需求，我们称为<strong>覆盖索引</strong>。</p>
<h3 id="2最左前缀">2.最左前缀</h3>
<p>由于Innodb的索引结构是B+树，所以索引可以通过最左前缀原则让联合索引的“一部分”也能起作用。</p>
<p>我们以（name，age）联合索引举例：</p>
<figure>
<img src="http://img.xiajibagao.top/image-20200930171920117.png" alt="image-20200930171920117"><figcaption aria-hidden="true">image-20200930171920117</figcaption>
</figure>
<p>当搜索条件是</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> T <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">name</span> = <span class="string">&#x27;张三&#x27;</span></span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>或者</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> T <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">name</span> <span class="keyword">like</span> <span class="string">&#x27;张%&#x27;</span></span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>都能通过索引快速定位到第一个符合条件的记录，然后向后遍历获取数据。</p>
<p>可见，这个<strong>最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符</strong>。</p>
<p>如果既有联合查询，又有基于 a、b 各自的查询呢？查询条件里面只有 b 的语句，是无法使用 (a,b) 这个联合索引的，这时候你不得不维护另外一个索引，也就是说你需要同时维护 (a,b)、(b) 这两个索引。</p>
<p>这时候，我们要<strong>考虑的原则就是空间</strong>了。比如上面这个表的情况，name 字段是比 age 字段大的 ，那我就建议你创建一个（name,age) 的联合索引和一个 (age) 的单字段索引。</p>
<h3 id="3索引下推">3.索引下推</h3>
<p>根据上一个例子，我们有sql：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> T <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">name</span> <span class="keyword">like</span> <span class="string">&#x27;张%&#x27;</span> <span class="keyword">where</span> age = <span class="number">10</span></span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID3 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比age字段值。</p>
<p>而 MySQL 5.6 引入的<strong>索引下推优化</strong>（index condition pushdown)， 可以在索引遍历过程中，先<strong>对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录</strong>，减少回表次数。</p>
<p>InnoDB 在 (name,age) 索引内部就判断了 age 是否等于 10，对于不等于 10 的记录，直接判断并跳过。在我们的这个例子中，只需要对 ID4、ID5 这两条记录回表取数据判断，就只需要回表 2 次。</p>
<p><strong>简单的说，如果你的判断字段被联合索引覆盖了，但是又不符合最左前缀，那样数据库引擎会自动在非主键索引树阶段就做完判断，避免不必要的回表。</strong></p>
<h2 id="四-前缀索引">四、前缀索引</h2>
<h3 id="1前缀索引的优劣">1.前缀索引的优劣</h3>
<p>很多情况下，我们需要根据一个长字符串类型的字段去查找记录，比如身份证，邮箱，为了避免全表扫描，就需要为字符串字段添加索引。</p>
<p>由于Mysql支持前缀索引，所以我们可以选择<strong>将整个字段添加索引，或者只将前一部分的字符串加上索引</strong>：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="comment">#整个字段</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">alter</span> <span class="keyword">table</span> T <span class="keyword">add</span> <span class="keyword">index</span> index1(email);</span><br><span class="line"><span class="comment">#一部分字段</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">alter</span> <span class="keyword">table</span> T <span class="keyword">add</span> <span class="keyword">index</span> index2(email(<span class="number">6</span>));</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>假设我们执行一条查询sql：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> <span class="keyword">id</span>,<span class="keyword">name</span>,email <span class="keyword">from</span> SUser <span class="keyword">where</span> email=<span class="string">&#x27;zhangssxyz@xxx.com&#x27;</span>;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>对于完整索引：</p>
<ol type="1">
<li>从 index1 索引树找到满足索引值是’zhangssxyz@xxx.com’的这条记录，取得 ID2 的值；</li>
<li>到主键上查到主键值是 ID2 的行，判断 email 的值是正确的，将这行记录加入结果集；</li>
<li>取 index1 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足 email='zhangssxyz@xxx.com’的条件了，循环结束。</li>
</ol>
<p>而对于前缀索引：</p>
<ol type="1">
<li>从 index2 索引树找到满足索引值是’zhangs’的记录，找到的第一个是 ID1；</li>
<li>到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值不是’zhangssxyz@xxx.com’，这行记录丢弃；</li>
<li>取 index2 上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’zhangs’，取出 ID2，再到 ID 索引上取整行然后判断，这次值对了，将这行记录加入结果集；</li>
<li>重复上一步，直到在 index2 上取到的值不是’zhangs’时，循环结束。</li>
</ol>
<p>根据这个流程，我们不难发现前缀索引有以下问题：</p>
<ul>
<li><strong>索引覆盖失效</strong>：由于前缀索引在命中以后，必须再回主键索引树确定一次，所以索引覆盖对前缀索引来说是无效的。</li>
<li><strong>回表次数多</strong>：使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。</li>
</ul>
<h3 id="2如何选择合适的长度">2.如何选择合适的长度</h3>
<p>前缀索引需要有足够的区分度才能提高查找效率。比如有ABCC，ABDD，ABEE三条数据，选前两个个字符作为索引等于没加索引，选前三个字符作为索引就很合适。当然，实际情况肯定会更复杂，我们就需要更具体的分析。</p>
<ul>
<li><p>首先，算出这个列上有多少个不同的值：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> <span class="keyword">count</span>(<span class="keyword">distinct</span> email) <span class="keyword">as</span> L <span class="keyword">from</span> T;</span><br></pre></td></tr></table></figure></li>
<li><p>依次选取不同长度的前缀来看这个值，比如我们要看一下 4~7 个字节的前缀索引，可以用这个语句：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> </span><br><span class="line">  <span class="keyword">count</span>(<span class="keyword">distinct</span> <span class="keyword">left</span>(email,<span class="number">4</span>)）<span class="keyword">as</span> L4,</span><br><span class="line">  <span class="keyword">count</span>(<span class="keyword">distinct</span> <span class="keyword">left</span>(email,<span class="number">5</span>)）<span class="keyword">as</span> L5,</span><br><span class="line">  <span class="keyword">count</span>(<span class="keyword">distinct</span> <span class="keyword">left</span>(email,<span class="number">6</span>)）<span class="keyword">as</span> L6,</span><br><span class="line">  <span class="keyword">count</span>(<span class="keyword">distinct</span> <span class="keyword">left</span>(email,<span class="number">7</span>)）<span class="keyword">as</span> L7,</span><br><span class="line"><span class="keyword">from</span> T;</span><br></pre></td></tr></table></figure></li>
<li><p>使用前缀索引必然会损失一部分区分度，所以我们需要预先设定一个可以接受的损失比例，比如 5%。然后，在返回的 L4~L7 中，找出不小于 L * 95% 的值，然后选择最短的长度。</p></li>
</ul>
<h3 id="3其他优化方式">3.其他优化方式</h3>
<p>对于邮箱，前缀索引效果还比较明显，因为@之前的字符串一般不会有太多的相似度，但是对于比如像身份证这样，同一个县市里的市民只有后几位才会有较大区别的长字符串，可能就需要设置一个非常长的前缀索引了，这显然不是我们乐意见到的。</p>
<ul>
<li><p><strong>倒序存储</strong></p>
<p>我们可以借助<code>reverse()</code>函数实现倒序存储。比如身份证存入的时候我们可以倒序存储，查找的时候也先反转在查找。这样加索引以后只需要选择前几位辨识度高的即可。</p></li>
<li><p><strong>Hash字段</strong></p>
<p>我们借助<code>crc32/64()</code>函数去获取长字符串的校验码，在表上另外开一个字段用于存储对应的校验码，以长度较短的校验码作为索引。不过由于<code>crc32</code>仍然会出现值重复的情况，所以查询的时候还需要判断拿到的记录是否与条件字段完全一致。</p></li>
</ul>
<p>他们的异同如下：</p>
<ul>
<li><strong>都不支持范围查找</strong></li>
<li><strong>占用空间</strong>：倒序存储方式在主键索引上，不会消耗额外的存储空间，而 hash 字段方法需要增加一个字段。当然，倒序存储方式使用 4 个字节的前缀长度应该是不够的，如果再长一点，这个消耗跟额外这个 hash 字段也差不多抵消了。</li>
<li><strong>额外消耗</strong>：序方式每次写和读的时候，都需要额外调用一次 reverse 函数，而 hash 字段的方式需要额外调用一次 <code>crc32()</code> 函数。如果只从这两个函数的计算复杂度来看的话，reverse 函数额外消耗的 CPU 资源会更小些。</li>
<li><strong>查询效率</strong>：使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 <code>crc32()</code> 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数。</li>
</ul>
<p>当然，还有一种折中的方法，就是<strong>拆分字段</strong>：</p>
<p>对于像邮箱这样的字段，有时候@后面的字段往往都是固定的几种，可以单独拆分出来作为一个字段，<span class="citation" data-cites="前的作为单独的字段直接加全字段索引">@前的作为单独的字段直接加全字段索引</span>，这样减少的字段长度，并且保证也了范围查找的性能。</p>
<h3 id="4小结">4.小结</h3>
<p>要给字符串类型字段的加索引，我们有以下几种方式：</p>
<ol type="1">
<li>直接创建完整索引，这样可能比较占用空间；</li>
<li>创建前缀索引，节省空间，但会增加查询扫描次数，并且不能使用覆盖索引；</li>
<li>倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题；</li>
<li>创建 hash 字段索引，查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗，跟第三种方式一样，都不支持范围扫描。</li>
</ol>
<h2 id="五-唯一索引和-change-buffer">五、唯一索引和 change buffer</h2>
<h3 id="1对查找的影响">1.对查找的影响</h3>
<p>对于普通索引，当执行定值查找的时候，会先按索引找到对应的叶子节点，即数据页，然后通过二分法查找到第一条符合条件的数据，然后继续查找直到遇到第一个不符合条件的数据。</p>
<p>而对于唯一索引，当找到第一条符合条件的数据即返回，因为已经能确定是唯一的了。</p>
<p>由于mysql加载数据是根据页来加载的，当已有的页里找不到对应的数据的时候，不会从磁盘单独读取一条数据，而是接着加载下一页然后再在内存里查找，因此，对于普通索引来说，要多做的那一次“查找和判断下一条记录”的操作，就只需要一次指针寻找和一次计算。由于一个数据页可以放很多的数据，大多数情况下相邻的数据都在同一页，相对于现在强大的cpu性能，节省的那些查找时间可以忽略不计。</p>
<p>也就是说，<strong>对于查找，唯一索引和普通索引差别的不大</strong>。</p>
<h3 id="2对更新的影响">2.对更新的影响</h3>
<p>首先我们需要了解一个新东西：<strong>change buffer，也就是写缓冲。</strong></p>
<p>change buffer 和 log buffer 一样，也是 buffer pool 的一部分，他会占用 buffer pool 的容量。</p>
<p>我们知道，mysql按页去将磁盘中的数据读取到内存中（一页的大小通常是16k），当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InooDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer 中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行 change buffer 中与这个页有关的操作。</p>
<p>将 change buffer 中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为 merge。一般在三种情况下会进行merge：</p>
<ul>
<li>这个数据页被访问</li>
<li>在数据库正常关闭的过程中</li>
<li>后台线程会定时执行</li>
</ul>
<p>而唯一索引在插入或者更新时必须先获取对应记录以保证唯一性，也就是说<strong>当更新的时候必然要访问数据页，所以唯一索引无法使用 change buffer</strong> 。所以，如果要更新一条数据，而该数据所在页又不在内存中，就要先把数据页读入内存，这一过程随机的磁盘IO，是消耗非常大的操作。</p>
<p>所以，<strong>一般情况下，不推荐使用唯一索引。除非业务需要保证字段的唯一性。</strong></p>
<h3 id="3写缓冲的使用场景">3.写缓冲的使用场景</h3>
<p>值得一提的是，并不是所有情况下使用 change buffer 都会带来收益，因为 merge 的时候是真正进行数据更新的时刻，而 change buffer 的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来，所以在一个数据页做 merge 之前，change buffer 记录的变更越多，收益就越大。</p>
<p>因此，<strong>对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时 change buffer 的使用效果最好</strong>。这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。</p>
<p>反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新先记录在 change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发 merge 过程。这样随机访问 IO 的次数不会减少，反而增加了 change buffer 的维护代价。所以，<strong>对于这种立刻写立刻读的业务模式来说，change buffer 反而起到了副作用</strong>。这种情况就需要关闭写缓冲。</p>
<h2 id="六-索引失效的情况">六、索引失效的情况</h2>
<p>一般来说，如果查询很慢，应该优先考虑一下是不是没加索引，或是因为 sql 的写法而导致查询未能走索引。针对以下例子，我们讨论日常可能出现的“索引失效”的情况。</p>
<p>这里我们需要针对“索引失效”的情况做一下区分：</p>
<ul>
<li>全表扫描：即真正意义上的索引失效，指的是不走索引回表而是直接进行全表扫描，把数据一行一行的拿出来对比字段；</li>
<li>索引扫描：指的是通过索树快速定位了<strong>一部分数据</strong>，然后再根据索引树上的主键id会主键索引树把对应的数据拿出来；</li>
<li>全索引扫描：指的是介于两者中间的状态：使用了索引，但是<strong>把全部的索引都走了一遍</strong></li>
</ul>
<p>这里的情况大多数是指全索引扫描。</p>
<h3 id="1对条件字段的函数操作">1.对条件字段的函数操作</h3>
<p>假如我们执行了这么一条SQL：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="comment"># 统计7月的总记录条数</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">select</span> <span class="keyword">count</span>(*) <span class="keyword">from</span> tradelog <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">month</span>(t_modified)=<span class="number">7</span>;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>其中原本 t_modified 是有索引的，但是使用了 month() 函数之后走了全索引扫描，影响了查询速度。</p>
<figure>
<img src="http://img.xiajibagao.top/image-20201030140942153.png" alt="image-20201030140942153"><figcaption aria-hidden="true">image-20201030140942153</figcaption>
</figure>
<p>上图是索引的树结构，我们不难看出，由于索引同层节点间是有序的，如果使用日期去查询的话，可以很快的定位到存在目标数据的下一层对应的父节点，也就是绿色箭头的路线。但是使用了 month() 函数后，由于索引的节点并不直接包含 month() 计算得到的树值，所以是无序的，如上图的二级节点所示，所以只能选择直接从叶子结点把所有的节点都过一遍，也就是说，如果有十万条数据，他就得把十万个索引节点都走一遍。</p>
<p>当然，虽然不能快速定位，但是查询依然通过遍历索引树的方式走了查询，没有直接回表全表查询，也就是说，其实还是走了索引，但是没有用到 B+ 树快速定位的性质，查询是速度还是有所下降的。</p>
<p>总结一下，就是：<strong>由于加了函数操作，MySQL 无法再使用索引快速定位功能，而只能使用全索引扫描。</strong></p>
<p>值得一提的是，虽然不是所有的函数操作都会破坏索引树的有序性，但是优化器仍然会选择不使用索引：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="comment"># 全索引扫描</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> tradelog <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">id</span> + <span class="number">1</span> = <span class="number">10000</span></span><br><span class="line"><span class="comment"># 快速定位</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> tradelog <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">id</span> = <span class="number">10000</span> - <span class="number">1</span></span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h3 id="2隐式类型转换">2.隐式类型转换</h3>
<p>假如要执行以下的sql：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="comment"># 全索引扫描</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> tradelog <span class="keyword">where</span> tradeid = <span class="number">110717</span>;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>其中，由于 tradeid 是 varchar 类型，但是查询的条件却是 int 类型，这导致了隐式的类型转换，也就是使用了函数操作。</p>
<p>而在 mysql 中，字符串和数字比较，是转换字符串为数字，也就说，上面的 sql 实际上等同于：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> tradelog <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">CAST</span>(tradid <span class="keyword">AS</span> signed <span class="built_in">int</span>)  = <span class="number">110717</span>;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>这里的原理和上文提到了对条件字段的函数操作是一样的，因为对条件字段的操作破坏了索引树的有序性，导致只能全索引扫描。换而言之，如果不破坏有序性，函数操作就不会影响索引树的快速定位：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="comment"># 快速定位</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> tradelog <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">id</span> = <span class="string">&#x27;110717&#x27;</span>;</span><br><span class="line"><span class="comment"># 上面的sql等同于下面</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> tradelog <span class="keyword">where</span>  <span class="keyword">id</span> = <span class="keyword">CAST</span>(<span class="string">&#x27;110717&#x27;</span> <span class="keyword">AS</span> signed <span class="built_in">int</span>);</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>如上，id 是 int 类型的字段，那么不会导致索引的快速定位失效。</p>
<p>也就是说：<strong>要将函数操作的对象从条件字段变成条件字段的参数</strong></p>
<h3 id="3隐式字符编码转换">3.隐式字符编码转换</h3>
<p>假如要执行以下的 sql：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> d.* <span class="keyword">from</span> tradelog l</span><br><span class="line"><span class="keyword">left</span> <span class="keyword">join</span> trade_detail d <span class="keyword">on</span> d.tradeid = l.tradeid</span><br><span class="line"><span class="keyword">where</span> l.id=<span class="number">2</span></span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>其中，trade_detail 的 tradeid 字段是有索引的，但是 explain 后却显示查询 trade_detail 仍然全表扫描。</p>
<p>也就是说，我们希望 tradelog 拿到了 tradeid 以后，能够直接在 trade_detail 的 tradeid 索引树上找到对应的记录，然后直接回表取出对应的数据，但是他却没通过索引，而是直接把 trade_detail 扫了一遍，把 tradeid 符合的数据拿出来了。</p>
<p>原因在于，tradelog 的字符集是 utf8，trade_detail 的字符集是 utf8mb4。而</p>
<blockquote>
<p>utf8mb4 是 utf8 的超集。类似地，在程序设计语言里面，做自动类型转换的时候，为了避免数据在转换过程中由于截断导致数据错误，也都是“按数据长度增加的方向”进行转换的。</p>
</blockquote>
<p>所以对于 trade_detail，他的 sql 实际上是这样的：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="comment"># 将trade_detail的tradeid转成utf8mb4</span></span><br><span class="line"><span class="keyword">select</span> d.* <span class="keyword">from</span> trade_detail d <span class="keyword">where</span> <span class="keyword">CONVERT</span>(d.tradeid <span class="keyword">USING</span> utf8mb4) = l.tradeid</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>可见，这又是一个对条件字段使用了函数操作的情况。</p>
<p>根据上面两种情况的，我们有两种方法来优化这个 sql：</p>
<ul>
<li><p>将 trade_detail 表转为 utf8mb4 的编码格式</p></li>
<li><p>将函数操作的对象从条件字段变成条件字段的参数</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> d.* <span class="keyword">from</span> trade_detail d <span class="keyword">where</span> d.tradeid = <span class="keyword">CONVERT</span>(l.tradeid <span class="keyword">USING</span> utf8mb4) </span><br></pre></td></tr></table></figure></li>
</ul>
<h2 id="七-总结">七、总结</h2>
<ol type="1">
<li>尽量做到索引覆盖，减少回表次数；</li>
<li>排序总是会在按排序条件排完后，再根据主键排序，所以联合索引的最后不必包含主键字段；</li>
<li>索引需要尽可能的保证有序，并且尽可能的小；</li>
<li>条件字段需要尽可能的使用索引覆盖，以便索引下推，减少回表；</li>
<li>条件字段需要尽可能的按照联合索引的字段顺序排序，以便最左前缀原则生效；</li>
<li>长字符串索引使用索引：
<ul>
<li>完整索引。这样可能比较占用空间；</li>
<li>前缀索引。节省空间，但会增加查询扫描次数，并且不能使用覆盖索引；</li>
<li>倒序存储。再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题；</li>
<li>创建 hash 字段索引。查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗，跟第三种方式一样，都不支持范围扫描。</li>
</ul></li>
<li>类型转换和字符集转换的实质都是实用的函数，而函数操作会引起的索引失效和全索引扫描问题，解决方式是将要将函数操作的对象从条件字段变成条件字段的参数</li>
</ol>

      
    </div>
    
    
    

    

    

    

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              <div class="post-toc-content"><ol class="nav"><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E4%B8%80-innodb%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%A8%A1%E5%9E%8B"><span class="nav-text">一、Innodb索引模型</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#1%E4%B8%BB%E9%94%AE%E9%9D%9E%E4%B8%BB%E9%94%AE%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB"><span class="nav-text">1.主键&#x2F;非主键索引的区别</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#2%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%BB%B4%E6%8A%A4"><span class="nav-text">2.索引维护</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#3%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E4%B8%BB%E9%94%AE%E5%92%8C%E9%9D%9E%E4%B8%BB%E9%94%AE%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%8E%92%E5%BA%8F"><span class="nav-text">3.根据主键和非主键索引排序</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E4%BA%8C-%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E8%A6%81%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%87%AA%E5%A2%9E%E4%B8%BB%E9%94%AE"><span class="nav-text">二 .为什么要使用自增主键</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#1%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%9C%89%E5%BA%8F"><span class="nav-text">1.索引有序</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#2%E8%8A%82%E7%BA%A6%E7%A9%BA%E9%97%B4"><span class="nav-text">2.节约空间</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#3%E9%9D%9E%E8%87%AA%E5%A2%9E%E4%B8%BB%E9%94%AE%E7%9A%84%E6%83%85%E5%86%B5"><span class="nav-text">3.非自增主键的情况</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E4%B8%89-%E8%A6%86%E7%9B%96%E7%B4%A2%E5%BC%95%E4%B8%8E%E6%9C%80%E5%B7%A6%E5%89%8D%E7%BC%80"><span class="nav-text">三、覆盖索引与最左前缀</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#1%E7%B4%A2%E5%BC%95%E8%A6%86%E7%9B%96"><span class="nav-text">1.索引覆盖</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#2%E6%9C%80%E5%B7%A6%E5%89%8D%E7%BC%80"><span class="nav-text">2.最左前缀</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#3%E7%B4%A2%E5%BC%95%E4%B8%8B%E6%8E%A8"><span class="nav-text">3.索引下推</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E5%9B%9B-%E5%89%8D%E7%BC%80%E7%B4%A2%E5%BC%95"><span class="nav-text">四、前缀索引</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#1%E5%89%8D%E7%BC%80%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%9A%84%E4%BC%98%E5%8A%A3"><span class="nav-text">1.前缀索引的优劣</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#2%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%80%89%E6%8B%A9%E5%90%88%E9%80%82%E7%9A%84%E9%95%BF%E5%BA%A6"><span class="nav-text">2.如何选择合适的长度</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#3%E5%85%B6%E4%BB%96%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%96%B9%E5%BC%8F"><span class="nav-text">3.其他优化方式</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#4%E5%B0%8F%E7%BB%93"><span class="nav-text">4.小结</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E4%BA%94-%E5%94%AF%E4%B8%80%E7%B4%A2%E5%BC%95%E5%92%8C-change-buffer"><span class="nav-text">五、唯一索引和 change buffer</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#1%E5%AF%B9%E6%9F%A5%E6%89%BE%E7%9A%84%E5%BD%B1%E5%93%8D"><span class="nav-text">1.对查找的影响</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#2%E5%AF%B9%E6%9B%B4%E6%96%B0%E7%9A%84%E5%BD%B1%E5%93%8D"><span class="nav-text">2.对更新的影响</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#3%E5%86%99%E7%BC%93%E5%86%B2%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%9C%BA%E6%99%AF"><span class="nav-text">3.写缓冲的使用场景</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E5%85%AD-%E7%B4%A2%E5%BC%95%E5%A4%B1%E6%95%88%E7%9A%84%E6%83%85%E5%86%B5"><span class="nav-text">六、索引失效的情况</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#1%E5%AF%B9%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E5%AD%97%E6%AE%B5%E7%9A%84%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%93%8D%E4%BD%9C"><span class="nav-text">1.对条件字段的函数操作</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#2%E9%9A%90%E5%BC%8F%E7%B1%BB%E5%9E%8B%E8%BD%AC%E6%8D%A2"><span class="nav-text">2.隐式类型转换</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#3%E9%9A%90%E5%BC%8F%E5%AD%97%E7%AC%A6%E7%BC%96%E7%A0%81%E8%BD%AC%E6%8D%A2"><span class="nav-text">3.隐式字符编码转换</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#%E4%B8%83-%E6%80%BB%E7%BB%93"><span class="nav-text">七、总结</span></a></li></ol></div>
            

          </div>
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    </div>
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      </div>
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    <footer id="footer" class="footer">
      <div class="footer-inner">
        <div class="copyright">&copy; <span itemprop="copyrightYear">2022</span>
  <span class="with-love">
    <i class="fa fa-user"></i>
  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">Createsequence</span>

  
</div>






  <div class="theme-info">主题 &mdash; <a class="theme-link" target="_blank" href="https://github.com/iissnan/hexo-theme-next">NexT.Gemini</a> v5.1.4</div>




        







        
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    </footer>

    
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        <i class="fa fa-arrow-up"></i>
        
          <span id="scrollpercent"><span>0</span>%</span>
        
      </div>
    

    

  </div>

  

<script type="text/javascript">
  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
    window.Promise = null;
  }
</script>









  












  
  
    <script type="text/javascript" src="/lib/jquery/index.js?v=2.1.3"></script>
  

  
  
    <script type="text/javascript" src="/lib/fastclick/lib/fastclick.min.js?v=1.0.6"></script>
  

  
  
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  <script type="text/javascript" src="/js/src/schemes/pisces.js?v=5.1.4"></script>



  
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<script type="text/javascript" src="/js/src/post-details.js?v=5.1.4"></script>



  


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  <script type="text/javascript">
    // Popup Window;
    var isfetched = false;
    var isXml = true;
    // Search DB path;
    var search_path = "search.xml";
    if (search_path.length === 0) {
      search_path = "search.xml";
    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
      isXml = false;
    }
    var path = "/" + search_path;
    // monitor main search box;

    var onPopupClose = function (e) {
      $('.popup').hide();
      $('#local-search-input').val('');
      $('.search-result-list').remove();
      $('#no-result').remove();
      $(".local-search-pop-overlay").remove();
      $('body').css('overflow', '');
    }

    function proceedsearch() {
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
      $('.popup').toggle();
      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
      $localSearchInput.focus();
    }

    // search function;
    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
      'use strict';

      // start loading animation
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
          '<div id="search-loading-icon">' +
          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
          '</div>' +
          '</div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');

      $.ajax({
        url: path,
        dataType: isXml ? "xml" : "json",
        async: true,
        success: function(res) {
          // get the contents from search data
          isfetched = true;
          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
            return {
              title: $("title", this).text(),
              content: $("content",this).text(),
              url: $("url" , this).text()
            };
          }).get() : res;
          var input = document.getElementById(search_id);
          var resultContent = document.getElementById(content_id);
          var inputEventFunction = function() {
            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
            if (keywords.length > 1) {
              keywords.push(searchText);
            }
            var resultItems = [];
            if (searchText.length > 0) {
              // perform local searching
              datas.forEach(function(data) {
                var isMatch = false;
                var hitCount = 0;
                var searchTextCount = 0;
                var title = data.title.trim();
                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url);
                var indexOfTitle = [];
                var indexOfContent = [];
                // only match articles with not empty titles
                if(title != '') {
                  keywords.forEach(function(keyword) {
                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
                      var wordLen = word.length;
                      if (wordLen === 0) {
                        return [];
                      }
                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
                      if (!caseSensitive) {
                        text = text.toLowerCase();
                        word = word.toLowerCase();
                      }
                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
                        index.push({position: position, word: word});
                        startPosition = position + wordLen;
                      }
                      return index;
                    }

                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
                  });
                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
                    isMatch = true;
                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
                  }
                }

                // show search results

                if (isMatch) {
                  // sort index by position of keyword

                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
                        return itemRight.position - itemLeft.position;
                      } else {
                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
                      }
                    });
                  });

                  // merge hits into slices

                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
                    var item = index[index.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    var hits = [];
                    var searchTextCountInSlice = 0;
                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
                      if (word === searchText) {
                        searchTextCountInSlice++;
                      }
                      hits.push({position: position, length: word.length});
                      var wordEnd = position + word.length;

                      // move to next position of hit

                      index.pop();
                      while (index.length != 0) {
                        item = index[index.length - 1];
                        position = item.position;
                        word = item.word;
                        if (wordEnd > position) {
                          index.pop();
                        } else {
                          break;
                        }
                      }
                    }
                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
                    return {
                      hits: hits,
                      start: start,
                      end: end,
                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
                    };
                  }

                  var slicesOfTitle = [];
                  if (indexOfTitle.length != 0) {
                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
                  }

                  var slicesOfContent = [];
                  while (indexOfContent.length != 0) {
                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    // cut out 100 characters
                    var start = position - 20;
                    var end = position + 80;
                    if(start < 0){
                      start = 0;
                    }
                    if (end < position + word.length) {
                      end = position + word.length;
                    }
                    if(end > content.length){
                      end = content.length;
                    }
                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
                  }

                  // sort slices in content by search text's count and hits' count

                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
                    } else {
                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
                    }
                  });

                  // select top N slices in content

                  var upperBound = parseInt('1');
                  if (upperBound >= 0) {
                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
                  }

                  // highlight title and content

                  function highlightKeyword(text, slice) {
                    var result = '';
                    var prevEnd = slice.start;
                    slice.hits.forEach(function (hit) {
                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
                      var end = hit.position + hit.length;
                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
                      prevEnd = end;
                    });
                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
                    return result;
                  }

                  var resultItem = '';

                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
                  } else {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
                  }

                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
                      "...</p>" + "</a>";
                  });

                  resultItem += "</li>";
                  resultItems.push({
                    item: resultItem,
                    searchTextCount: searchTextCount,
                    hitCount: hitCount,
                    id: resultItems.length
                  });
                }
              })
            };
            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x" /></div>'
            } else if (resultItems.length === 0) {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x" /></div>'
            } else {
              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
                } else {
                  return resultRight.id - resultLeft.id;
                }
              });
              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
              resultItems.forEach(function (result) {
                searchResultList += result.item;
              })
              searchResultList += "</ul>";
              resultContent.innerHTML = searchResultList;
            }
          }

          if ('auto' === 'auto') {
            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
          } else {
            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
            input.addEventListener('keypress', function (event) {
              if (event.keyCode === 13) {
                inputEventFunction();
              }
            });
          }

          // remove loading animation
          $(".local-search-pop-overlay").remove();
          $('body').css('overflow', '');

          proceedsearch();
        }
      });
    }

    // handle and trigger popup window;
    $('.popup-trigger').click(function(e) {
      e.stopPropagation();
      if (isfetched === false) {
        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
      } else {
        proceedsearch();
      };
    });

    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
    $('.popup').click(function(e){
      e.stopPropagation();
    });
    $(document).on('keyup', function (event) {
      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
        $('.search-popup').is(':visible');
      if (shouldDismissSearchPopup) {
        onPopupClose();
      }
    });
  </script>





  

  

  

  
  

  

  

  


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